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KR20110060924A - Method of simulation and simulation device - Google Patents

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KR20110060924A
KR20110060924A KR1020117007942A KR20117007942A KR20110060924A KR 20110060924 A KR20110060924 A KR 20110060924A KR 1020117007942 A KR1020117007942 A KR 1020117007942A KR 20117007942 A KR20117007942 A KR 20117007942A KR 20110060924 A KR20110060924 A KR 20110060924A
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KR
South Korea
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surface potential
soi
bulk
value
layer
Prior art date
Application number
KR1020117007942A
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Korean (ko)
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KR101213268B1 (en
Inventor
미치코 미우라-매타우슈
노리오 사다치카
šœ타 구스
다카키 요시다
Original Assignee
고쿠리츠다이가쿠호진 히로시마다이가쿠
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Publication date
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Abstract

기억 장치에 기억한 수식과 디바이스 파라미터과 근거하여 연산 장치에서 연산을 행해서, 실리콘층에서의 표면 포텐셜을 산출한다(STEP4). 마찬가지로, 실리콘층이 부분 공핍 상태에 있을 때, 및 완전 공핍 상태에 있을 때의 매립 산화막 하에서의 벌크층의 표면 포텐셜을 각각 산출하고(STEP5, 6), 산출한 실리콘층에서의 표면 포텐셜과, 산출한 벌크층에서의 표면 포텐셜과, 기억 장치에 기억한 수식에 근거하여 연산 장치에서 연산을 행해서, 벌크층에서의 표면 포텐셜을 반복 계산에 의해서 구한다(STEP7). 그리고, 반복 계산에 의해서 구한 벌크층에서의 표면 포텐셜과, 기억 장치에 기억한 수식에 근거하여 연산 장치에서 연산을 행해서, 실리콘층에서의 이면의 포텐셜을 산출한다(STEP8).Based on the equations and device parameters stored in the storage device, arithmetic operation is performed to calculate the surface potential in the silicon layer (STEP4). Similarly, the surface potential of the bulk layer under the buried oxide film when the silicon layer is in the partially depleted state and in the fully depleted state is respectively calculated (STEP5, 6), and the surface potential in the calculated silicon layer is calculated. The calculation is performed in the computing device based on the surface potential in the bulk layer and the equation stored in the storage device, and the surface potential in the bulk layer is obtained by iterative calculation (STEP7). Then, calculation is performed in the computing device based on the surface potential in the bulk layer determined by the iteration calculation and the equation stored in the storage device to calculate the potential of the back surface in the silicon layer (STEP8).

Figure pct00039
Figure pct00039

Description

시뮬레이션 방법 및 시뮬레이션 장치{METHOD OF SIMULATION AND SIMULATION DEVICE}Simulation method and simulation device {METHOD OF SIMULATION AND SIMULATION DEVICE}

본 발명은 SOI-MOSFET의 디바이스 설계나 회로 시뮬레이션을 행하기 위한 시뮬레이션 방법 및 시뮬레이션 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a simulation method and a simulation apparatus for performing device design and circuit simulation of an SOI-MOSFET.

최근, 휴대 기기의 증가에 따라, 고속이면서 또한 저소비 전력인 디바이스로의 요구가 점점더 높아지고 있다. 이러한 요구에 따라, CMOS LSI의 고속화와 저소비 전력화를 도모하는 기술로서, SOI(silicon on insulator) 기판에 MOSFET를 형성하는 소위 SOI-MOSFET가 사용되게 되어 있다.In recent years, with the increase in portable devices, the demand for devices having high speed and low power consumption is increasing. In response to this demand, so-called SOI-MOSFETs for forming MOSFETs on silicon on insulator (SOI) substrates are used as a technique for achieving high speed and low power consumption of CMOS LSI.

SOI-MOSFET는 bulk-MOSFET(통상의 MOSFET)의 채널 영역 아래에, BOX(buried oxide)라고 불리는 매립 산화막을 형성하고, 이 매립 산화막 상의 얇은 실리콘층 내에 채널을 형성하는 것이다.The SOI-MOSFET forms a buried oxide film called buried oxide (BOX) under the channel region of a bulk-MOSFET (normal MOSFET), and forms a channel in a thin silicon layer on the buried oxide film.

도 1(a), (b)는 상기 bulk-MOSFET와 SOI-MOSFET의 단면 구성을 나타내고 있다. 도 1(a), (b)에 있어서, 11은 반도체 기판(SOI-MOSFET의 경우는 벌크(bulk)라고도 불림), 12는 매립 산화막(BOX), 13은 실리콘층(SOI층), 14는 소스 영역, 15는 드레인 영역, 16은 채널 영역, 17은 게이트 산화막(SOI-MOSFET에서는 FOX: front oxide), 18은 게이트 전극이다.1 (a) and 1 (b) show cross-sectional structures of the bulk-MOSFET and the SOI-MOSFET. 1 (a) and (b), 11 is a semiconductor substrate (also called a bulk in the case of a SOI-MOSFET), 12 is a buried oxide film (BOX), 13 is a silicon layer (SOI layer), and 14 is A source region, 15 is a drain region, 16 is a channel region, 17 is a gate oxide film (FOX: front oxide in SOI-MOSFET), 18 is a gate electrode.

SOI-MOSFET는, 채널 영역(16) 아래에 매립 산화막(12)을 마련한 것에 의해, bulk-MOSFET에 비하여 부유 용량이 작아지기 때문에 스위칭 지연을 저감할 수 있고, 반도체 기판(11)으로의 리크 전류(leakage current)도 감소시킬 수 있다.In the SOI-MOSFET, since the buried oxide film 12 is provided under the channel region 16, since the stray capacitance is smaller than that of the bulk-MOSFET, the switching delay can be reduced and the leakage current to the semiconductor substrate 11 can be achieved. Leakage current can also be reduced.

이 SOI-MOSFET는 상기 실리콘층(SOI층)의 두께에 따라 완전 공핍형, 부분 공핍형, 비완전 공핍형의 3개의 종류로 나누어진다. 비완전 공핍형 SOI-MOSFET는, 통상의 전압 조건 하에서 SOI층(13) 내의 공핍층이 매립 산화막(12)에 닿지 않고, bulk-MOSFET와 가까운 특성을 나타낸다. 부분 공핍형 SOI-MOSFET는 통상의 전압 조건 하에서 SOI층(13)의 드레인단의 공핍층만이 매립 산화막(12)에 닿고 있다. 완전 공핍형 SOI-MOSFET는, 통상의 전압 조건 하에서 SOI층(13) 전체가 공핍화되어 있어, bulk-MOSFET와는 가장 상이한 특성을 나타낸다.The SOI-MOSFET is divided into three types according to the thickness of the silicon layer (SOI layer): fully depleted, partially depleted, and incomplete depleted. The non-complete depletion type SOI-MOSFET exhibits characteristics close to the bulk-MOSFET without the depletion layer in the SOI layer 13 reaching the buried oxide film 12 under normal voltage conditions. In the partially depleted SOI-MOSFET, only the depletion layer at the drain end of the SOI layer 13 touches the buried oxide film 12 under normal voltage conditions. In the completely depleted SOI-MOSFET, the entire SOI layer 13 is depleted under normal voltage conditions, and exhibits the most different characteristics from the bulk-MOSFET.

상기 완전 공핍형 SOI-MOSFET는 다음과 같은 장점을 구비하고 있다.The fully depleted SOI-MOSFET has the following advantages.

(1) 채널이 형성되는 실리콘층이 얇으므로, 게이트 전극 아래의 깊은 부분의 누출 전류를 억제할 수 있다.(1) Since the silicon layer in which the channel is formed is thin, the leakage current in the deep portion under the gate electrode can be suppressed.

(2) SOI층이 공핍 상태에 있을 때, 게이트 용량이 작기 때문에 서브-임계 스윙(sub-threshold swing)이 작게 된다.(2) When the SOI layer is in the depletion state, the sub-threshold swing is small because the gate capacitance is small.

(3) 임계값 전압의 기판 전압 의존성이 작기 때문에 포화 전류가 크다.(3) The saturation current is large because the substrate voltage dependency of the threshold voltage is small.

(4) 소스, 드레인 영역(확산층)과 기판 사이에 절연체가 마련되어 있기 때문에, 접합 용량이 작다.(4) Since an insulator is provided between the source and drain regions (diffusion layer) and the substrate, the junction capacitance is small.

이와 같이 완전 공핍형 SOI-MOSFET는 고속이면서 저소비 전력인 디바이스라서, 광범위한 응용이 기대되고 있다. 그리고, 이 완전 공핍형 SOI-MOSFET의 장점을 살리는 회로 설계를 가능하게 하기 위해서, 몇 개의 회로 시뮬레이션 모델이 개발되어 있다. 기존의 주된 모델로서는, 예컨대 비특허문헌 1에 기재되어 있는 BSIM(Berkeley short-channel IGFET model-SOI)이나, 비특허문헌 2에 기재되어 있는 UFSIM(University of Florida SOI)이 알려져 있다. 이들 모델은 기생 바이폴라 효과(parasitic bipolar effect) 및 생성·재결합 전류와 같은 SOI-MOSFET에 특유의 중요한 특징이 포함되어 있다. 또한, 부분 공핍 상태로부터 완전 공핍 상태로의 매끄러운 천이도 고려되고 있다.As such a fully depleted SOI-MOSFET is a high speed, low power consumption device, a wide range of applications are expected. Several circuit simulation models have been developed to enable circuit design that takes advantage of the fully depleted SOI-MOSFET. As the existing main models, for example, BSIM (Berkeley short-channel IGFET model-SOI) described in Non-Patent Document 1 and UFSIM (University of Florida SOI) described in Non-Patent Document 2 are known. These models contain important features specific to SOI-MOSFETs such as parasitic bipolar effects and generation and recombination currents. In addition, a smooth transition from a partially depleted state to a fully depleted state is also contemplated.

그러나, 이들 모델은, bulk-MOSFET 모델의 확장으로서 개발되어 있기 때문에, 회로 시뮬레이션에서 비수렴(non-convergence)의 문제가 해결되어 있지 않다. 이 수렴의 문제는 전하 보존 법칙의 침해에 기인한다고 생각된다.However, since these models are developed as an extension of the bulk-MOSFET model, the problem of non-convergence in circuit simulation has not been solved. This convergence problem is thought to be due to the violation of the law of charge conservation.

그런데, HiSIM(Hiroshima-Univ. STARC IGFET Model)에서는, MOSFET의 약(弱)반전으로부터 강(强)반전까지의 동작을 단일식(확산-드리프트식(diffusion-drift expression))에 의해 표면 포텐셜(surface potential)을 유도하여 표면 전하를 산출해서, 전류를 구하는 수법을 채용하고 있다(예컨대 비특허문헌 3 참조). 이 수법으로부터 얻어진 MOSFET의 전압-전류 특성은 비교적 간단한 계산으로 실측값을 매우 잘 재현할 수 있다. 그러나, HiSIM도 또한 bulk-MOSFET 모델이기 때문에, SOI-MOSFET에 적용하면 안정성과 정밀도의 저하를 초래한다.By the way, in HiSIM (Hiroshima-Univ. STARC IGFET Model), the operation of the MOSFET from the weak inversion to the strong inversion is performed by the surface potential (single-diffusion-drift expression). surface potential) is derived to calculate the surface charge, and a method of calculating the current is employed (see Non-Patent Document 3, for example). The voltage-current characteristics of the MOSFET obtained from this technique can reproduce the measured values very well with relatively simple calculations. However, since HiSIM is also a bulk-MOSFET model, application to SOI-MOSFETs results in degradation of stability and precision.

즉, SOI-MOSFET는, 도 2의 포텐셜도에 나타낸 바와 같이, 벌크와 BOX의 계면 BB, BOX와 SOI층의 계면 BS, SOI층과 FOX의 계면 SF에 각각 포텐셜 φs0 . bulk, φb0.SOI, φs0 . SOI가 발생한다. 또, 도 2에 있어서, Qbulk는 단위 면적당 벌크 내의 전하, QSOI는 단위 면적당의 SOI층 내의 전하, φSOI는 SOI층에서의 포텐셜 변화, Vgs는 게이트·소스간 전압, Vfb는 플랫 밴드(flat-band) 전압이다.That is, as shown in the potential diagram of FIG. 2, the SOI-MOSFET has potential φ s0 at the interface BB of the bulk and the BOX, the interface BS of the BOX and the SOI layer, and the interface SF of the SOI layer and the FOX, respectively . bulk , φ b0.SOI , φ s0 . SOI occurs. 2, Q bulk is charge in bulk per unit area, Q SOI is charge in SOI layer per unit area, φ SOI is potential change in SOI layer, V gs is gate-source voltage, and V fb is flat. Flat-band voltage.

상기 포텐셜 φs0 . bulk, φb0 . SOI, φs0 . SOI는, 용량 결합에 의해서 HiSIM의 bulk-MOSFET 모델에서 이용하는 소스, 드레인 영역단의 표면 포텐셜을 변동시켜, 안정성 저하나 정밀도 저하의 요인으로 된다. 따라서, HiSIM을 SOI-MOSFET 구조를 ㅋ커컵커버할 수 있는 모델로 확장하여, 안정하고 또한 고정밀도로 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 방법과 시뮬레이션 장치가 요구되고 있다.
The potential φ s0 . bulk , φ b0 . SOI , φ s0 . SOI changes the surface potential of the source and drain region ends used in HiSIM's bulk-MOSFET model by capacitive coupling, resulting in deterioration of stability and accuracy. Accordingly, there is a demand for a simulation method and a simulation apparatus capable of extending the HiSIM to a model capable of covering the SOI-MOSFET structure and simulating it stably and with high accuracy.

비특허문헌 1: Samuel K. H. Fung, Pin Su, and Chenming Hu, "Present Status and Future Direction of BSIM SOI Model for High-Performance/Low-Power/RF Application" in proc. Model. Simul. Microsysst, 2002, pp.690-693.[Non-Patent Document 1] Samuel K. H. Fung, Pin Su, and Chenming Hu, "Present Status and Future Direction of BSIM SOI Model for High-Performance / Low-Power / RF Application" in proc. Model. Simul. Microsysst, 2002, pp. 690-693. 비특허문헌 2: S. Veeratoghavan and J. G. Fogsum. "A physical short-channel model for the thin-film SOI MOSFET applicable to the device and circuit CAD." IEEE Trans. Electron Devices, Vol.35. no.11, pp.1866-1875, Nov. 1988.[Non-Patent Document 2] S. Veeratoghavan and J. G. Fogsum. "A physical short-channel model for the thin-film SOI MOSFET applicable to the device and circuit CAD." IEEE Trans. Electron Devices, Vol. 35. no. 11, pp. 1866-1875, Nov. 1988. 비특허문헌 3: M. Miura-Mattausch, N. Sadachika, D. Navarro, G. Suzuki, Y. Takeda, M. Miyake, T. Warabino, Y. Mizukane, R. Inagaki, T. Ezaki, H. J. Mattausch, T. Ohguro, T. Iizuka, M. Taguchi, S. Kumashiro, and S. Miyamoto, "HiSIM2: Advanced MOSFET Model Valid for RF Circuit Simulation," IEEE Trans. Electron Devices, vol.53, p.1994. 2006.[Non-Patent Document 3] M. Miura-Mattausch, N. Sadachika, D. Navarro, G. Suzuki, Y. Takeda, M. Miyake, T. Warabino, Y. Mizukane, R. Inagaki, T. Ezaki, HJ Mattausch, T. Ohguro, T. Iizuka, M. Taguchi, S. Kumashiro, and S. Miyamoto, "HiSIM2: Advanced MOSFET Model Valid for RF Circuit Simulation," IEEE Trans. Electron Devices, vol. 53, p. 1994. 2006.

본 발명은 SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 안정하고 또한 고정밀도로 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 방법 및 시뮬레이션 장치를 제공하는 것이다.
The present invention provides a simulation method and a simulation apparatus capable of stably and with high accuracy simulating the device characteristics of an SOI-MOSFET.

본 발명의 일 태양에 따르면, 매립 산화막 상의 실리콘층 내에 소스 영역 및 드레인 영역을 이격하여 형성하고, 이들 소스, 드레인 영역 사이의 채널 영역 상에 게이트 절연막을 개재하여 게이트 전극을 형성한 트랜지스터의 디바이스 특성을 시뮬레이션하는 시뮬레이션 방법에 있어서, 상기 트랜지스터의 특성을 나타내는 데이터의 1 표현 형식인 수식을 입력 장치로부터 입력하여 기억 장치에 기억시키는 단계와, 상기 트랜지스터의 디바이스 파라미터를 상기 입력 장치로부터 입력하여 상기 기억 장치에 기억시키는 단계와, 상기 기억 장치에 기억한 수식과 디바이스 파라미터에 근거하여 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값을 산출하는 단계와, 상기 기억 장치에 기억한 수식과 디바이스 파라미터에 근거하여 상기 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 실리콘층이 부분 공핍 상태(partially depleted state)에 있을 때 및 상기 실리콘층이 완전 공핍 상태(fully depleted state)에 있을 때의 상기 매립 산화막 하에서의 벌크층의 표면 포텐셜의 제 1 값을 각각 산출하는 단계와, 산출한 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값과, 산출한 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값과, 상기 기억 장치에 기억한 수식에 근거하여 상기 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값을 반복 계산에 의해서 구하는 단계와, 상기 반복 계산에 의해서 구한 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값과, 상기 기억 장치에 기억한 수식에 근거하여 상기 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 실리콘층에서의 이면(裏面)의 포텐셜의 제 1 값을 산출하는 단계를 구비하는 시뮬레이션 방법이 제공된다.According to an aspect of the present invention, device characteristics of a transistor in which a source region and a drain region are formed in the silicon layer on the buried oxide film, and the gate electrode is formed on the channel region between these source and drain regions through a gate insulating film. A simulation method for simulating a signal, comprising the steps of: inputting a formula in one representation form of data representing a characteristic of the transistor from an input device and storing it in a storage device, and inputting a device parameter of the transistor from the input device to the storage device; Storing in the memory device, calculating the first value of the surface potential in the silicon layer by performing calculation in the computing device based on the formula and device parameters stored in the storage device, and the formula stored in the storage device. And phase based on device parameters Computation is performed in an arithmetic device to determine the surface potential of the bulk layer under the buried oxide film when the silicon layer is in a partially depleted state and when the silicon layer is in a fully depleted state. Calculating each of the first values, based on the calculated first value of the surface potential in the silicon layer, the calculated first value of the surface potential in the bulk layer, and the formula stored in the storage device. Calculating by the calculation device to obtain a second value of the surface potential in the bulk layer by iterative calculation; a second value of the surface potential in the bulk layer obtained by the iteration calculation; And calculating the first value of the potential of the back surface of the silicon layer by performing arithmetic operation on the basis of the stored formula. Orientation This method is provided.

또한, 상기 시뮬레이션 방법에서의 각 단계를 실행하여 트랜지스터의 디바이스 특성을 시뮬레이션하는 시뮬레이션 장치가 제공된다.
In addition, a simulation apparatus is provided which simulates device characteristics of a transistor by executing each step in the simulation method.

도 1은 bulk-MOSFET와 SOI-MOSFET의 단면 구성을 나타내는 모식도,
도 2는 SOI-MOSFET의 포텐셜에 대해 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명의 제 1 실시 형태에 따른 시뮬레이션 장치의 개략 구성을 나타내는 블록도,
도 4는 본 발명의 제 1 실시 형태에 따른 시뮬레이션 방법을 나타내는 흐름도,
도 5는 본 발명의 제 2 실시 형태에 따른 시뮬레이션 방법을 나타내는 흐름도,
도 6은 2차원 디바이스 시뮬레이터(2D-Device) 모델에서의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도,
도 7은 HiSIM-SOI(initial value) 모델에서의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도,
도 8은 HiSIM-SOI(Newton loop) 모델에서의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도,
도 9는 2차원 디바이스 시뮬레이터모델에서 벌크·소스간 전압을 변화시켰을 때의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도,
도 10은 HiSIM-SOI 모델에서 벌크·소스간 전압을 변화시켰을 때의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도,
도 11은 제 3 실시 형태를 나타내는 것으로, 디바이스 특성을 구하기 위한 흐름도,
도 12는 제 4 실시 형태를 나타내는 것으로, 도 5의 변형예를 나타내는 흐름도이다.
1 is a schematic diagram showing the cross-sectional structure of a bulk-MOSFET and an SOI-MOSFET;
2 is a diagram for explaining the potential of an SOI-MOSFET;
3 is a block diagram showing a schematic configuration of a simulation apparatus according to a first embodiment of the present invention;
4 is a flowchart showing a simulation method according to the first embodiment of the present invention;
5 is a flowchart showing a simulation method according to the second embodiment of the present invention;
6 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage in a 2D-device simulator (2D-Device) model;
7 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage in the HiSIM-SOI (initial value) model;
8 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage in the HiSIM-SOI (Newton loop) model.
Fig. 9 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage when the bulk-source voltage is changed in the two-dimensional device simulator model.
10 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage when the bulk-source voltage is changed in the HiSIM-SOI model.
11 shows a third embodiment, which is a flowchart for calculating device characteristics;
FIG. 12 shows a fourth embodiment and is a flowchart showing a modification of FIG. 5.

이하, 본 발명의 실시 형태에 대해 도면을 참조하여 설명한다.EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, embodiment of this invention is described with reference to drawings.

우선, 본 발명에서 이용하는 SOI-MOSFET 모델의 개요와 이 모델에 이르는 고찰의 과정에 대해 설명하고, 그 후, 이 SOI-MOSFET 모델을 이용한 본 실시 형태에 따른 시뮬레이션 방법과 시뮬레이션 장치에 대해 설명한다.First, the outline | summary of the SOI-MOSFET model used by this invention and the process of consideration leading to this model are demonstrated, Then, the simulation method and simulation apparatus which concern on this embodiment using this SOI-MOSFET model are demonstrated.

본 발명의 기본적인 사고 방식은 다음과 같은 것이다.The basic way of thinking of the present invention is as follows.

상술한 바와 같이, SOI-MOSFET에는, 벌크와 BOX의 계면 BB, BOX와 SOI층의 계면 BS, SOI층과 FOX의 계면 SF에 각각 포텐셜이 존재하고 있다. 이들 3개의 표면 포텐셜은 프와송 방정식(Poisson equation)에 의해서 연관지을 수 있다. 상기 3개의 표면 포텐셜을 구하기 위해서는, 방정식이 3개 필요한다. 이들 포텐셜은 SOI-MOSFET의 구조에 따라 변한다.As described above, in the SOI-MOSFET, potentials exist in the interface BB of the bulk and the BOX, the interface BS of the BOX and the SOI layer, and the interface SF of the SOI layer and the FOX, respectively. These three surface potentials can be related by the Poisson equation. In order to calculate the three surface potentials, three equations are required. These potentials vary depending on the structure of the SOI-MOSFET.

SOI-MOSFET는 구조적으로 자유도가 크고, SOI-MOSFET의 구조의 최적화를 행하기 위해서는, 모든 구조에 대해 이 방정식을 안정하게 풀어야 한다. 왜냐하면 포텐셜 분포가 디바이스 특성을 결정하기 때문이다. 그러나, 프와송 방정식을 반복 계산으로 안정하게 푸는 것은 용이하지 않다.The SOI-MOSFET has a large degree of freedom in structure, and in order to optimize the structure of the SOI-MOSFET, this equation must be solved stably for all structures. This is because the potential distribution determines the device characteristics. However, it is not easy to solve the Poisson equation stably by iterative calculation.

그래서, (ⅰ) 초기해의 도출, (ⅱ) 야코비안(Jacobian)을 이용하여 푸는 (뉴톤법(Newton method))이라는 2가지의 방법을 채용함으로써 항상 안정한 해를 얻는다.Thus, a stable solution is always obtained by adopting two methods: (i) derivation of the initial solution and (ii) (Newton method) solved using Jacobian.

초기해를 도출할 때에는, 3개의 표면 포텐셜을 독립적으로 풀어 간다. SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI와 SOI층의 이면 포텐셜 φb0 . SOI는 해석식으로 구하고, 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk에 대해서는 반복 계산을 이용하여 정확한 값을 구한다. 이 반복 계산에는, 예컨대 1 변수의 뉴톤법을 이용한다.When deriving the initial solution, three surface potentials are solved independently. Surface potential of SOI layer φ s0 . Back potential of SOI and SOI layer φ b0 . SOI is obtained by an analytical formula, and the surface potential φ s0 of the bulk layer . For bulk , we use an iterative calculation to find the exact value. For this iteration calculation, the Newton method of 1 variable is used, for example.

초기해 도출의 순서는 하기 (a)~(d)와 같다.The order of initial solution derivation is as follows (a)-(d).

(a) SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI의 초기해에는, bulk-MOSFET 모델인 HiSIM2의 초기해(해석식)를 이용한다.(a) Surface potential φ s0 of SOI layer . For the initial solution of SOI, the initial solution of HiSIM2, a bulk-MOSFET model, is used.

(b) SOI층이 부분 공핍(PD: partially depleted) 상태에 있는지, 완전 공핍(FD: fully depleted) 상태에 있는지로 나누고, 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk의 해석해를 각각의 경우에 대해 도출한다. 그리고, 이 해석해를 다음 (c)의 반복 계산의 초기해로서 이용한다.(b) Dividing whether the SOI layer is in partially depleted (PD) or fully depleted (FD) state, and the surface potential φ s0 of the bulk layer . An interpretation of the bulk is drawn for each case. And this analysis solution is used as an initial solution of the iteration calculation of (c) next.

(c) 상기 (a)에서 구한 SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI와 상기 (b)에서 구한 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk의 초기해를 이용하여, 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk를 반복 계산에 의해서 구한다.(c) The surface potential φ s0 of the SOI layer obtained in (a) above . Surface potential φ s0 of the bulk layer obtained from SOI and (b) above . Using the initial solution of bulk, the surface potential of the bulk layer φ s0 . Find bulk by iterative calculation.

(d) 상기 (c)에서 구한 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk를 이용하여, SOI층의 이면의 포텐셜 φb0 . SOI를 해석식으로 구한다.(d) The surface potential φ s0 of the bulk layer obtained in (c) above . Using bulk , the potential φ b0 on the back surface of the SOI layer . Obtain the SOI from the equation.

다음으로, 구체적인 초기값의 계산에 대해 상세히 설명한다.Next, the calculation of specific initial value is demonstrated in detail.

SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI의 초기값은 HiSIM2의 (벌크·소스간 전압 Vbs=0V일 때의) 채널내 소스단의 표면 포텐셜 φs0의 초기값과 동일하게 하여 식을 유도한다.Surface potential of SOI layer φ s0 . The initial value of the SOI is in the same way as the initial value of the surface potential φ HiSIM2 s0 (voltage between bulk and source V bs = 0V when one of) the source-channel-stage to induce expression.

벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk는 뉴톤법(1변수)을 풀어서 구한다. 풀 때에는, SOI의 하기 2개의 프와송 방정식을 더하고, SOI층의 이면 포텐셜 φb0 . SOI를 소거한 식 (1)을 이용한다.Surface potential φ s0 of the bulk layer . The bulk is found by solving the Newton method (one variable). When solving, add the following two Poisson equations of SOI, and the back potential φ b0 of the SOI layer . Equation (1) using SOI is used.

Figure pct00001
Figure pct00001

Figure pct00002
Figure pct00002

Figure pct00003
Figure pct00003

여기서, SOI층의 용량 CSOI와 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk는 각각 다음 식으로 나타내어진다.Here, the capacitance CSOI of the SOI layer and the surface potential φ s0 of the bulk layer . bulk is represented by the following formula, respectively.

Figure pct00004
Figure pct00004

Figure pct00005
Figure pct00005

또, 위 식에서 Qs0 . bulk는 FD 상태로 된 후에 벌크로 유기(誘起)되는 전하, Qdep.SOI는 SOI층의 공핍 전하, Vbi . SOI는 SOI층과 벌크층 사이의 빌트-인 포텐셜(built-in potential), Vbs는 벌크·소스간 전압, CBOX는 매립 산화막의 용량, Qbulk는 단위 면적당 벌크 내의 전하, εSi는 실리콘의 유전율, tSOI는 SOI층의 두께, q는 소전하량(elementary charge quantity), β은 열 전압(thermal voltage)의 역수, Nsub.bulk는 벌크의 불순물 농도이다.Again, Q s0 . bulk is the charge induced in bulk after the FD state, Q dep . SOI is the depletion charge of the SOI layer, V bi . SOI is the built-in potential between the SOI and bulk layers, V bs is the bulk-source voltage, C BOX is the buried oxide capacity, Q bulk is the bulk charge per unit area, ε Si is silicon Is the dielectric constant, t SOI is the thickness of the SOI layer, q is the elementary charge quantity, β is the inverse of the thermal voltage, and N sub.bulk is the bulk impurity concentration.

다음으로, 초기값의 계산(1 변수의 뉴톤법)에 이용하기 위한 해석적인 초기값으로서, (Ⅰ) FD 상태, (Ⅱ) PD 상태의 경우로 구분을 행하고, 각각의 경우에 벌크가 (A) 공핍 상태, (B) 반전 상태인 2가지의 경우를 생각한다. 따라서, 4가지의 상태를 생각하게 된다.Next, as an analytical initial value for use in calculating the initial value (the Newton method of one variable), it is divided into (I) FD state and (II) PD state, and in each case, the bulk is (A Consider two cases: depletion and (B) inversion. Therefore, four states are considered.

FD 상태와 PD 상태의 경우 구분은 SOI층의 공핍층 폭 Wd . SOI가 SOI층의 두께 tSOI보다 크면 FD 상태, 작으면 PD 상태로 하고 있다.For the FD and PD states, the distinction between the depletion layer width of the SOI layer W d . If the SOI is greater FD state, it is smaller than the thickness t SOI of the SOI layer and the PD state.

여기서, 공핍층 폭 Wd . SOI는 다음 식으로 나타낼 수 있다.Where the depletion layer width W d . SOI can be represented by the following equation.

Figure pct00006
Figure pct00006

또, Nsub . SOI는 SOI층의 불순물 농도이다.In addition, N sub . SOI is the impurity concentration of the SOI layer.

벌크 표면의 경우 구분은 다음 식을 기준으로서 행하여진다.In the case of a bulk surface, classification is performed based on the following formula.

Figure pct00007
Figure pct00007

φs0 . bulks0 . bulk _iniAs0 . bulk _iniA<2ΨB. bulk)φ s0 . bulk = φ s0 . bulk _iniAs0 . bulk _iniA <2Ψ B. bulk )

φs0 . bulks0 . bulk _ iniA와 φs0 . bulk _ iniB의 스무딩(smoothing)(φs0 . bulk _ iniA>2ΨB. bulk)φ s0 . bulk = φ s0 . bulk _ iniA and φ s0 . smoothing of bulk _ iniBs0 . bulk _ iniA > 2Ψ B. bulk )

여기서, φs0 . bulk _ iniA는 벌크가 공핍 상태인 표면 포텐셜의 초기값, φs0 . bulk _ iniB는 벌크가 반전 상태인 표면 포텐셜의 초기값, ΨB. bulk는 진성 페르미(Fermi) 준위와 페르미 준위의 차이이다.
Where φ s0 . bulk _ iniA is the initial value of the surface potential of bulk depletion, φ s0 . bulk _ iniB is the initial value of the surface potential of the bulk is reversed, Ψ B. bulk is the difference between the intrinsic Fermi (Fermi) level and the Fermi level.

<초기값 계산(해석식)>Initial value calculation (interpretation)

(Ⅰ.A) FD 상태에서 벌크가 공핍 상태인 경우(Ⅰ.A) Bulk depletion in FD state

벌크로 유기되는 전하 Qs0 . bulk를 다음 식으로 근사하여 식 (1)을 푼다.The charge Q s0 induced in bulk . Solve equation (1) by approximating bulk as

Figure pct00008
Figure pct00008

그렇게 하면, 다음 식과 같이 된다.Then, it becomes

Figure pct00009
Figure pct00009

단, A1, A2는 다음 식과 같으며,Provided that A 1 and A 2 are as follows:

Figure pct00010
Figure pct00010

Figure pct00011
Figure pct00011

Qdep . SOI는 다음 식이라고 하고 있다.Q dep . SOI is said to be the following equation.

Figure pct00012
Figure pct00012

(Ⅰ.B) FD 상태에서 벌크가 반전 상태인 경우(Ⅰ.B) Bulk inverted in FD state

벌크로 유기되는 전하 Qs0 . bulk를 다음 식으로 근사하여 식 (1)을 푼다.The charge Q s0 induced in bulk . Solve equation (1) by approximating bulk as

Figure pct00013
Figure pct00013

그렇게 하면, φs0 . bulk _ FD _ iniB는 다음 식으로 된다.That way, φ s0 . The bulk _ FD _ iniB is

Figure pct00014
Figure pct00014

단, A3, A4는 다음 식으로 하고 있다.However, A 3 and A 4 are as follows.

Figure pct00015
Figure pct00015

Figure pct00016
Figure pct00016

여기서, ni는 진성 캐리어 밀도이다.
Where n i is the intrinsic carrier density.

(Ⅱ.A) PD 상태에서 벌크가 공핍 상태인 경우(II.A) Bulk Depletion in PD State

PD 상태에서는, SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI가 증가하면 공핍층이 넓어져 다음 관계가 성립하고 있다.In the PD state, the surface potential φ s0 of the SOI layer . As SOI increases, the depletion layer widens and the following relationship is established.

Figure pct00017
Figure pct00017

Wd . SOI=tSOI로 되었을 때, 위의 관계와 동시에 식 (1)도 성립하고 있다고 생각된다. 이 때문에, 식 (1)은 식 (2)로 된다.W d . When SOI = t SOI , it is considered that Expression (1) holds true at the same time as the above relationship. For this reason, Formula (1) becomes Formula (2).

Figure pct00018
Figure pct00018

식 (2)를 FD 상태일 때와 마찬가지로, 다음 식으로 근사하여 푼다.Equation (2) is approximated and solved by the following equation as in the case of the FD state.

Figure pct00019
Figure pct00019

그렇게 하면, 다음 식으로 된다.Then, the following equation is obtained.

Figure pct00020
Figure pct00020

단, A5, A6은 각각 다음 식으로 하고 있다.However, A 5 and A 6 are each represented by the following formula.

Figure pct00021
Figure pct00021

(Ⅱ.B) PD 상태에서 벌크가 반전 상태인 경우(II.B) Bulk inverted in PD state

식 (2)를 다음 식으로 근사하여 푼다.Solve equation (2) by approximating it with

Figure pct00022
Figure pct00022

그렇게 하면, 다음 식으로 된다.Then, the following equation is obtained.

Figure pct00023
Figure pct00023

단, A7, A8은 각각 다음 식으로 하고 있다.However, A 7 and A 8 are each represented by the following formula.

Figure pct00024
Figure pct00024

<초기값 계산(1 변수의 뉴톤법)>Initial value calculation (Newton's method of one variable)

(2.1) FD 상태의 경우(2.1) In case of FD status

식 (1)로부터, f(φs0 . bulk)를 다음 식으로 하여, 뉴톤법에 의해 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk을 갱신해 간다.From equation (1), f (φ s0 . Bulk) by the the following equation, surface potential of the bulk layer by a Newtonian law φ s0. Update the bulk .

Figure pct00025
Figure pct00025

그렇게 하면, φs0 . bulk n +1은 다음 식으로 된다.That way, φ s0 . bulk n +1 is given by

Figure pct00026
Figure pct00026

(2.2) PD 상태의 경우(2.2) PD status

식 (2)로부터, f(φs0 . bulk)를 다음 식으로 하여, 뉴톤법에 의해 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk을 갱신해 간다.From equation (2), f (φ s0 . Bulk) by the the following equation, surface potential of the bulk layer by a Newtonian law φ s0. Update the bulk .

Figure pct00027
Figure pct00027

그렇게 하면, φs0 . bulk n +1은 다음 식으로 된다.That way, φ s0 . bulk n +1 is given by

Figure pct00028
Figure pct00028

<SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI의 도출><Surface potential φ s0 of SOI layer . Derivation of SOI >

상술한 뉴톤법으로 구한 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk를 이용하여, 다음 식에 의해 SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI를 다음 식과 같이 도출할 수 있다.The surface potential φ s0 of the bulk layer determined by the Newton method described above . Using bulk , the surface potential of the SOI layer φ s0 . SOI can be derived as follows.

Figure pct00029
Figure pct00029

<FD 상태로 되었을 때의 SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI의 보정>Surface potential φ s0 of the SOI layer in the <FD state . Correction of SOI >

SOI층의 공핍층 폭 Wd . SOI가 SOI층의 두께 tSOI에 도달하면, SOI층 표면의 반전이 빨라진다. FD로 된 후에 벌크로 유기되는 전하 Qs0 . bulk는, BOX가 없으면 생기게 되는 공핍 전하 「-qNsub . SOI·(Wd . SOI-tSOI)」와 비교하여 무시할 수 있는 만큼 작기 때문에, 여기서는 무시하면, 공핍층 폭이 SOI층의 두께 tSOI로 고정된 bulk-MOSFET와 동일한 포텐셜 변화를 나타낸다고 생각된다.Depletion layer width of SOI layer W d . When SOI reaches the thickness t SOI of the SOI layer, the reversal of the surface of the SOI layer is accelerated. The charge Q s0, which is organic in bulk after becoming FD . bulk is the depletion charge "-qN sub . SOI · (W d . SOI -t SOI ) ”is so small that it can be ignored, and if ignored, it is considered that the depletion layer width exhibits the same potential change as the bulk-MOSFET fixed by the thickness t SOI of the SOI layer. .

bulk-MOSFET에서 공핍층 폭(=tSOI)을 일정하게 유지하기 위해서는, 하기 식과 같이 기판에 A라는 바이어스를 가하면 좋다.In order to keep the depletion layer width (= t SOI ) constant in the bulk-MOSFET, a bias of A may be applied to the substrate as in the following equation.

Figure pct00030
Figure pct00030

위 식을 A에 대해 풀면, 다음 식으로 된다.Solving the above equation for A gives the following equation:

Figure pct00031
Figure pct00031

이 바이어스 A가 기판에 인가되어 있다고 하고, SOI층의 표면 포텐셜의 초기해 φs0 . SOI _ iniA를 풀어 고치면, 다음 식으로 된다.It is assumed that this bias A is applied to the substrate, and the initial solution of the surface potential of the SOI layer φ s0 . Solving and fixing SOI _ iniA gives the following equation:

Figure pct00032
Figure pct00032

단, Vgp는 게이트·소스간 전압으로부터 플랫 밴드 전압(flat band voltage)을 뺀 값, CFOX는 게이트 산화막의 용량이rh, cnst0은 하기 식으로 나타내어진다.However, V gp is a value obtained by subtracting the flat band voltage from the gate-source voltage, C FOX is the capacity of the gate oxide film rh, and cnst0 is represented by the following equation.

Figure pct00033
Figure pct00033

이상과 같이 하여 3개의 초기해를 도출할 수 있다.Three initial solutions can be derived as mentioned above.

상기한 바와 같이 하여 구한 초기해와, 해석식을 이용하여 시뮬레이션 장치에서 시뮬레이션을 행한다.
The simulation is performed in the simulation apparatus using the initial solution obtained as described above and the analysis formula.

[제 1 실시 형태][First Embodiment]

다음으로, 상기 SOI-MOSFET 모델을 이용한, 본 발명의 제 1 실시 형태에 따른 시뮬레이션 방법과 시뮬레이션 장치에 대해 도 3 및 도 4에 의해 설명한다. 도 3은 본 발명의 실시 형태에 따른 시뮬레이션 장치의 개략 구성을 나타내는 블록도, 도 4는 본 발명의 실시 형태에 따른 시뮬레이션 방법을 나타내는 흐름도이다.Next, a simulation method and a simulation apparatus according to the first embodiment of the present invention using the SOI-MOSFET model will be described with reference to FIGS. 3 and 4. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of a simulation apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a flowchart showing a simulation method according to an embodiment of the present invention.

도 3에 나타내는 바와 같이, 시뮬레이션 장치는, 예컨대 키보드, 조작 패널, 음성 입력 장치, 혹은 여러 가지의 데이터 판독 장치 등으로 이루어지는 입력 장치(21), 여러 가지의 처리를 행하는 처리 장치(22), 반도체 메모리나 하드디스크 등의 기억 장치(23), 및 모니터, 프린터 및 기록 장치 등의 출력 장치(24)를 구비하고 있다. 상기 처리 장치(22)는, CPU 등의 제어 장치(22-1)와 ALU 등의 연산 장치(22-2)로 구성되며, 상기 제어 장치(22-1)에서 입력 장치(21), 연산 장치(22-2), 기억 장치(23) 및 출력 장치(24) 등의 동작이 제어된다.As shown in FIG. 3, the simulation apparatus includes, for example, an input apparatus 21 composed of a keyboard, an operation panel, an audio input apparatus, various data reading apparatuses, or the like, a processing apparatus 22 that performs various kinds of processing, and a semiconductor. A storage device 23 such as a memory or a hard disk, and an output device 24 such as a monitor, a printer, and a recording device. The processing device 22 is composed of a control device 22-1 such as a CPU and a computing device 22-2 such as an ALU, and the input device 21 and the computing device in the control device 22-1. (22-2), operations of the memory device 23, the output device 24, and the like are controlled.

상기 시뮬레이션 장치는, 전용으로 구성하더라도 좋고, 예컨대 퍼스널 컴퓨터의 각 장치를 대응시켜 실현할 수도 있다.The simulation apparatus may be configured exclusively, or may be realized by, for example, corresponding to each apparatus of the personal computer.

상기 기억 장치(23)에는, 트랜지스터의 특성을 나타내는 데이터의 1 표현 형식인 수식, 즉, 상술한 HiSIM-SOI 모델에서의 각종의 연산식, 해석식, 관계식 등이 프로그램으로서 기술되어 기억되어 있다. 예컨대 표면 포텐셜 모델에 의한 드리프트-확산 근사에 근거한 식을 기술한 프로그램, 상기 SOI-MOSFET의 소스단의 포텐셜을 산출하는 연산식을 기술한 프로그램, 상기 SOI-MOSFET의 드레인단의 포텐셜을 산출하는 연산식을 기술한 프로그램, 상기 SOI-MOSFET의 드레인·소스간 전류의 연산식을 기술한 프로그램, SOI층의 표면 포텐셜을 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램, 벌크층의 표면 포텐셜을 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램, SOI층의 이면의 포텐셜을 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램 등이 기억되어 있다. 또한, 이 기억 장치(23)에는, 상기 입력 장치(21)로부터 입력된 디바이스 파라미터나 파라미터의 초기값 등이 기억됨과 아울러(미리 기억되어 있더라도 좋음), 연산 장치(22-2)에 의한 연산 결과가 기억된다.In the memory device 23, a mathematical expression which is one representation format of data representing the characteristics of a transistor, that is, various arithmetic expressions, analytical expressions, relational expressions, and the like in the HiSIM-SOI model described above are described and stored as a program. For example, a program describing an equation based on a drift-diffusion approximation by a surface potential model, a program describing an equation for calculating the potential of the source terminal of the SOI-MOSFET, and an operation for calculating the potential of the drain terminal of the SOI-MOSFET. A program describing an expression, a program describing an expression of the drain-source current of the SOI-MOSFET, a program describing an analysis formula for calculating the surface potential of the SOI layer, and an analysis for calculating the surface potential of the bulk layer The program describing the equation, the program describing the analysis formula for calculating the potential behind the SOI layer, and the like are stored. In addition, the storage device 23 stores the device parameters input from the input device 21, the initial values of the parameters, and the like (although they may be stored in advance), and the calculation result by the calculation device 22-2. Is remembered.

상기와 같은 구성에 있어서, 도 4의 흐름도에 나타낸 바와 같이, 우선, 입력 장치(21)로부터 게이트 산화막 두께 tFOX, SOI층의 두께 tSOI, 벌크의 불순물 농도 Nsub.bulk, SOI층의 불순물 농도 Nsub . SOI 등의 SOI-MOSFET용의 디바이스 파라미터나 모델 파라미터를 입력하고(STEP1), 게이트·소스간 전압 Vgs, 드레인·소스간 전압 Vds, 벌크·소스간 전압 Vbs, 플랫 밴드 전압 Vfb 등의 SOI-MOSFET에 인가하는 전압을 설정한다(STEP2).In the above configuration, as shown in the flowchart of FIG. 4, first, the gate oxide film thickness t FOX , the thickness t SOI of the SOI layer, the impurity concentration N sub.bulk of the bulk, and the impurities of the SOI layer from the input device 21. Concentration N sub . Enter the device parameters and model parameters for the SOI-MOSFET, such as SOI, and (STEP1), gate-source voltage V gs, between drain-source voltage V ds, the bulk-source voltage V bs, the flat-band voltage V fb, etc. The voltage to be applied to the SOI-MOSFET is set (STEP2).

상기 입력 장치(21)로부터 입력된 SOI-MOSFET의 모델 파라미터, SOI-MOSFET의 게이트·소스간 전압 Vgs, 드레인·소스간 전압 Vds, 벌크·소스간 전압 Vbs 및 플랫 밴드 전압 Vfb는 처리 장치(22) 내의 제어 장치(22-1)의 제어에 의해, 기억 장치(23) 내로 판독되어 기억된다(STEP3).The model parameter of the SOI-MOSFET input from the input device 21, the gate-source voltage V gs , the drain-source voltage V ds , the bulk-source voltage V bs, and the flat band voltage V fb of the SOI-MOSFET are Under the control of the control device 22-1 in the processing device 22, the storage device 23 is read and stored (STEP3).

상기 기억 장치(23)에 기억되어 있는 SOI-MOSFET의 모델 파라미터, SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI를 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램, 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk를 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램, SOI층의 이면의 포텐셜 φb0. SOI를 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램은 상기 제어 장치(22-1)의 제어에 의해 연산 장치(22-2)에 전송되어, 상술한 (수학식 1) 내지 (수학식 33)과 같은 함수식에 따라 초기해의 도출이 행하여진다.The model parameter of the SOI-MOSFET stored in the storage device 23, and the surface potential φ s0 of the SOI layer . Program describing an analytical formula for calculating SOI , surface potential φ s0 of bulk layer . The program describing the analysis formula for calculating the bulk, and the potential φ b 0 on the back of the SOI layer. The program describing the analysis formula for calculating the SOI is operated by the control unit 22-1. 2), and the initial solution is derived in accordance with a functional formula such as (Equations 1) to (33) described above.

즉, HiSIM2의 해석식을 이용하고 SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI의 초기해를 도출하고(STEP4), SOI층이 PD 상태에 있을 때의 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk의 해석해를 도출하고(STEP5), SOI층이 FD 상태에 있을 때의 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk의 해석해를 도출한다(STEP6). 이들 초기해나 해석해는 기억 장치(23)에 전송되어 기억된다.That is, the surface potential φ s0 . Of the SOI layer using the HiSIM2 equation . An initial solution of SOI is derived (STEP4), and the surface potential φ s0 of the bulk layer when the SOI layer is in the PD state . The bulk solution (STEP5) is derived and the surface potential φ s0 of the bulk layer when the SOI layer is in the FD state . Obtain an analytic solution for the bulk (STEP 6). These initial solutions or interpretations are transferred to and stored in the storage device 23.

상기 STEP4에서 구한 SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI와 상기 STEP5, 6에서 구한 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk의 해석해를 초기값으로서 이용하여, 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk를 반복 계산에 의해서 구한다(STEP7).Surface potential φ s0 of the SOI layer obtained in step 4 above . SOI and the surface potential φ s0 of the bulk layer obtained in the above Steps 5 and 6 . Using the bulk solution as an initial value, the surface potential φ s0 . The bulk is obtained by iterative calculation (STEP 7).

그 후, 상기 기억 장치(23)에 기억되어 있는 SOI층의 이면의 포텐셜 φb0 . SOI를 산출하기 위한 해석식을 기술한 프로그램에 따라, 상기 STEP7에서 구한 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk를 이용하여, SOI층의 이면의 포텐셜 φb0 . SOI를 해석식으로 구한다(STEP8).After that, the potential φ b0 on the rear surface of the SOI layer stored in the storage device 23 . The surface potential φ s0 . Of the bulk layer obtained in the above STEP 7 according to the program describing the equation for calculating the SOI . Using bulk , the potential φ b0 on the back surface of the SOI layer . Obtain the SOI from the equation (STEP 8).

이렇게 하여 HiSIM을, SOI-MOSFET 구조를 커버할 수 있는 모델로 확장할 수 있다. 이것에 의해서, SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 안정하고 또한 고정밀도로 시뮬레이션할 수 있다.
In this way, HiSIM can be extended to a model that can cover the SOI-MOSFET structure. As a result, the device characteristics of the SOI-MOSFET can be simulated stably and with high accuracy.

[제 2 실시 형태]Second Embodiment

상기 제 1 실시 형태에서 설명한 HiSIM-SOI 에 의한 시뮬레이션 방법에 의해, SOI-MOSFET 구조에서의, 초기해인 SOI층의 표면 포텐셜 φs0 . SOI(이하 φ1)와, SOI층의 이면의 포텐셜 φb0 . SOI(이하 φ2)와, 벌크층의 표면 포텐셜 φs0 . bulk(이하 φ3)를 구할 수 있다.The surface potential φ s0 . Of the SOI layer which is the initial solution in the SOI-MOSFET structure by the simulation method by HiSIM-SOI described in the first embodiment . SOI (hereinafter, φ 1 ) and the potential φ b 0 on the back surface of the SOI layer . SOI (hereinafter φ 2 ) and the surface potential φ s0 of the bulk layer . the bulk (more than φ 3) can be obtained.

이하에 설명하는 제 2 실시 형태는, 상기한 바와 같이 하여 구한 포텐셜 φ1, φ2, φ3의 값을 초기값로서 이용하는 것에 의해, 더욱 정밀도 좋게, 또한 다변수를 고속으로 시뮬레이션하기 위한 방법이다.The second embodiment to be described below is a method for simulating more precisely and multivariate at high speed by using the values of potentials φ 1 , φ 2 , and φ 3 obtained as described above as initial values. .

이하, 도 5를 참조하여 제 2 실시 형태에 따른 시뮬레이션 방법에 대해 설명한다. 또, 이 시뮬레이션은 제 1 실시 형태와 마찬가지로 범용의 컴퓨터 시스템으로 실행하는 것으로 한다.Hereinafter, with reference to FIG. 5, the simulation method which concerns on 2nd Embodiment is demonstrated. In addition, this simulation is performed by the general purpose computer system similarly to 1st Embodiment.

우선, 도 4에 나타내는 시뮬레이션과 마찬가지로, 입력 장치(21)로부터 게이트 산화막 두께 tFOX, SOI층의 두께 tSOI, 벌크의 불순물 농도 Nsub . bulk, SOI층의 불순물 농도 Nsub . SOI 등의 SOI-MOSFET용의 디바이스 파라미터, 모델 파라미터 및 초기해로서의 포텐셜 φ1, φ2, φ3을 입력하여, 기억 장치(23)에 기억시킨다(STEP11, 12).First, as in the simulation shown in FIG. 4, the gate oxide film thickness t FOX , the thickness t SOI of the SOI layer, and the impurity concentration N sub . bulk , SOI layer impurity concentration N sub . By entering the potentials φ 1, φ 2, φ 3 as a device parameter, the model parameters and the initial solution for the SOI-MOSFET, such as SOI, and stores in the storage device (23) (STEP11, 12) .

다음으로, 계산에 필요한 수식, 즉 프로그램이 컴퓨터 시스템의 소정의 입력 장치(21)로부터 입력되어, 기억 장치(23)에 기억된다. 이들은 저장된 프로그램 실행형 컴퓨터 시스템(stored program computer system)에서의 소정의 기억 장치로서의 외부 기억 장치(예컨대, 하드디스크) 등에 기억된다. 이 프로그램은 시뮬레이션 실행시에, 실행용 기억 장치(RAM 등)에 로드되고, 연산 장치(CPU 등)에 의해, 점차적 내지지 병렬적으로 실행된다(STEP13).Next, a formula required for calculation, that is, a program, is input from the predetermined input device 21 of the computer system and stored in the storage device 23. These are stored in an external storage device (for example, a hard disk) or the like as a predetermined storage device in a stored program computer system. This program is loaded into an execution memory device (RAM or the like) when the simulation is executed, and is executed gradually or in parallel by a computing device (CPU or the like) (STEP13).

다음으로, 그 수식에 대하여 설명한다.Next, the formula will be described.

SOI층의 표면 포텐셜 φ1, SOI층의 이면의 포텐셜 φ2, 및 벌크층의 표면 포텐셜 φ3에는 각각, 예컨대 다음 식 (A), (B), (C)에 예시하는 바와 같은 해석식의 관계가 성립하고 있다고 가정한다.The surface potential φ 1 of the SOI layer, the potential φ 2 on the back surface of the SOI layer, and the surface potential φ 3 of the bulk layer are each represented by, for example, the following equations (A), (B) and (C). Assume that a relationship is established.

또, 식 (A), (B), (C)는 이것에 한정하는 일없이, 별도의 표현이나 별도의 해석식으로 표시되는 것은 말할 필요도 없다.Moreover, it is needless to say that Formula (A), (B), and (C) are not limited to this, but are represented by another expression or another analysis formula.

Figure pct00034
Figure pct00034

Figure pct00035
Figure pct00035

Figure pct00036
Figure pct00036

여기서, Vgp는 게이트·소스 사이의 전압으로부터 플랫 밴드 전압을 뺀 값이고, Qs0 . bulk는 벌크의 전하량, Qn은 SOI 표면의 반전 전하량, Qdep . SOI는 SOI층의 공핍 전하량, CBOX는 BOX의 전하 용량, CFOX는 게이트 산화막의 전하 용량이다. 또한, CSOI는 εsi/tSOI이고, εsi는 실리콘의 유전율, tSOI는 SOI층의 두께이다.Where V gp is a value obtained by subtracting the flat band voltage from the voltage between the gate and the source, and Q s0 . bulk is the bulk charge, Q n is the reverse charge on the SOI surface, Q dep . SOI is the depletion charge amount of the SOI layer, C BOX is the charge capacity of the BOX, and C FOX is the charge capacity of the gate oxide film. In addition, C SOI is ε si / t SOI , ε si is the dielectric constant of silicon, and t SOI is the thickness of the SOI layer.

상기 해석식 (A), (B), (C)의 f1, f2, f3을 동시에 0으로 하도록, SOI층의 표면 포텐셜 φ1과, SOI층의 이면의 포텐셜 φ2와, 벌크층의 표면 포텐셜 φ3을 결정하면 된다. 즉, 3 변수의 연립 방정식의 해를 얻는 것으로 되돌아간다. 그리고, 이들 해를 컴퓨터에 의해 얻는 과정에서, 뉴톤법에 의한 3 변수의 반복 계산을 해야 한다.The surface potential φ 1 of the SOI layer, the potential φ 2 on the back surface of the SOI layer, and the bulk layer so that f 1 , f 2 , and f 3 in the above formulas (A), (B), and (C) are simultaneously 0. What is necessary is just to determine the surface potential (phi) 3 of. That is, to return to the solution of the simultaneous equation of three variables. In the process of obtaining these solutions by computer, it is necessary to repeat the calculation of three variables by the Newton method.

다음으로, STEP14가 실행된다. 3 변수의 반복 계산은 야코비 행렬(Jacobian matrix) J(식 (D))을 이용하여, 각 표면 포텐셜의 수정 차분량 δφ=(δφ1, δφ2, δφ3) T(T는 전치(transposition)를 나타냄)를 식 (E)에 의해 반복 계산을 하게 할 뿐이다.Next, STEP 14 is executed. The iterative calculation of the three variables is carried out using the Jacobian matrix J (Equation (D)), whereby the correction difference amounts of each surface potential δφ = (δφ 1 , δφ 2 , δφ 3 ) T (T is the transposition ) Is repeated by equation (E).

Figure pct00037
Figure pct00037

Figure pct00038
Figure pct00038

즉, 당해 STEP14에서는, 식 (E)를, 3변수의 반복 계산의 프로그램으로서 컴퓨터 시스템의 소정의 입력 장치로부터 입력하여 그 기억 장치에 기억시킨다.That is, in the said STEP14, Formula (E) is input from the predetermined input device of a computer system as a program of the 3-variable iteration calculation, and is stored in the memory | storage device.

다음으로, SOI층의 표면 포텐셜 φ1과, SOI층의 이면의 포텐셜 φ2와, 벌크층의 표면 포텐셜 φ3의 초기값을, 컴퓨터 시스템의 소정의 입력 장치로부터 입력하여 그 기억 장치에 기억시킨다. 이들은 저장된 프로그램 실행형 컴퓨터 시스템에서는 소정의 기억 장치로서의 외부 기억 장치 등에 기억되고, 실행시에는 RAM 등의 실행용 기억 장치로 로드된다.Next, the surface potential φ 1 of the SOI layer, the potential φ 2 on the back surface of the SOI layer, and the initial value of the surface potential φ 3 of the bulk layer are input from a predetermined input device of the computer system and stored in the storage device. . They are stored in an external storage device or the like as a predetermined storage device in a stored program execution computer system, and are loaded into an execution storage device such as a RAM at the time of execution.

또, STEP11과 STEP12의 처리 순서는 상관없다. STEP12 후에 STEP11을 실행하는 것도 가능하다.
In addition, the process order of STEP11 and STEP12 does not matter. It is also possible to run STEP11 after STEP12.

(STEP15, 16)(STEP15, 16)

STEP11로부터 STEP14에 의해, 반복 계산의 프로그램과 당해 프로그램 실행시에서의 초기값이 외부 기억 장치 등에 기억되어 있기 때문에, 이들을 임의의 ㅌ타타이밍에서, RAM 등으로 로드하고, 그것을 CPU 등에 의해 점차적 내지 병렬적으로 실행하면 된다. 여기서, 실행의 종료 조건은 계산 과정에서 수정 차분량 δφ가 소정의 임계값에 도달한 경우이다. 수정 차분량 δφ가 임계값에 도달하고 있지 않은 경우, 제어가 STEP13으로 이행되어, 상기 동작이 반복된다.From STEP 11 to STEP 14, the program of the iterative calculation and the initial value at the time of executing the program are stored in an external storage device or the like, so that they are loaded into RAM or the like at arbitrary timing, and are gradually or parallel to the CPU or the like. Just run Here, the termination condition of the execution is a case where the correction difference amount δφ reaches a predetermined threshold in the calculation process. If the correction difference amount δφ has not reached the threshold, control shifts to STEP13, and the operation is repeated.

상기 동작에 의해, 초기값으로서 취득한 SOI층의 표면 포텐셜 φ1과, SOI층의 이면의 포텐셜 φ2와, 벌크층의 표면 포텐셜 φ3에 근거하여, 반복 계산의 해인 더욱 정밀도가 좋은 SOI층의 표면 포텐셜 φ1과, SOI층의 이면의 포텐셜 φ2와, 벌크층의 표면 포텐셜 φ3을 얻을 수 있다.By the operation, the surface potential of the SOI layer obtained as an initial value φ 1 and, on the basis of the potential φ 2 of the back surface of the SOI layer, and surface potential φ 3 of the bulk layer, calculated Shinano more precision is good SOI layer of the repeating Surface potential phi 1 , potential phi 2 of the back surface of SOI layer, and surface potential phi 3 of a bulk layer can be obtained.

상기 처리에 의해 얻어진 포텐셜 φ1, φ2, φ3의 값은 반복 계산에서의 극값(extreme values)으로 빠지는 일이 없다. 왜냐하면, 이들의 초기값에서, 이미 상당의 정밀도를 갖고 있기 때문이다.
The values of potentials φ 1 , φ 2 , and φ 3 obtained by the above treatment do not fall into extreme values in the iteration calculation. This is because at these initial values, they already have considerable precision.

(STEP17)(STEP17)

상기 STEP14에서, 수정 차분량 δφ이 임계값에 도달한 경우, 포텐셜 φ1, φ2, φ3(반복 계산의 해)에 근거하여 SOI-MOSFET의 디바이스 특성, 예컨대 전류, 용량 등이 구해진다. 디바이스 특성이란, MOSFET의 게이트·소스 및 드레인 단자 사이의 전류 및 용량, 또한 이들 단자와 벌크 사이의 전류 및 용량을 말한다.In the above STEP 14, when the correction difference amount δφ reaches the threshold value, the device characteristics of the SOI-MOSFET, for example, current, capacity, etc., are obtained based on potentials φ 1 , φ 2 , and φ 3 (solution of repetition calculation). The device characteristics refer to the current and capacitance between the gate, source and drain terminals of the MOSFET, and also the current and capacitance between these terminals and the bulk.

또한, 야코비 행렬 J(식 (D))을 도입함으로써, 다변수(여기서는 3 변수를 예시하지만, 이것에 한정되지 않음)의 반복 계산을, 컴퓨터에서 동시에 또한 고속으로 실행하는 것이 가능해진다. 이 결과, 컴퓨터 시뮬레이션에서의 정밀도의 장점과 고속성을 양립시킬 수 있다.In addition, by introducing the Jacobian matrix J (formula (D)), iterative calculation of multivariate variables (here, but not limited to three variables) can be performed simultaneously and at high speed on a computer. As a result, both the advantages of precision in computer simulation and high speed can be achieved.

따라서, 제 2 실시 형태에 의하면, 상기 제 1 실시 형태에서 구한 포텐셜의 값을 초기값으로서 이용하여, 더욱 정밀도 좋고, 또한 다변수를 고속으로 시뮬레이션할 수 있다.Therefore, according to the second embodiment, by using the value of the potential obtained in the first embodiment as an initial value, it is possible to simulate more precisely and multivariate at high speed.

도 6은 2차원 디바이스 시뮬레이터(2D-Device) 모델에서의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도이다. 여기서는 2차원 디바이스 시뮬레이터 MEDICI를 이용하여 시뮬레이션한 결과를 나타내고 있다.Fig. 6 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage in the 2D device simulator (2D-Device) model. The simulation results using the two-dimensional device simulator MEDICI are shown here.

도 7은 HiSIM-SOI(initial value) 모델에서의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도이다. 또한, 도 8은 HiSIM-SOI(Newton loop) 모델에서의 SOI층의 표면 포텐셜, SOI층의 이면 포텐셜 및 벌크층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도이다. 도 6 내지 도 8은 벌크·소스간 전압 Vbs가 -2V일 때의 시뮬레이션 결과를 나타내고 있다.7 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage in the HiSIM-SOI (initial value) model. 8 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer, the back potential of the SOI layer, and the surface potential of the bulk layer and the gate-source voltage in the HiSIM-SOI (Newton loop) model. 6 to 8 show simulation results when the bulk-source voltage V bs is -2V.

도 9는 2차원 디바이스 시뮬레이터(2 D-Device) 모델에서 벌크·소스간 전압을 변화시켰을 때의 SOI층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도이다. 도 10은 HiSIM-SOI 모델에서 벌크·소스간 전압을 변화시켰을 때의 SOI층의 표면 포텐셜과 게이트·소스간 전압의 관계를 나타내는 특성도이다. 도 9 및 도 10에서는, 벌크·소스간 전압 Vbs를 0.0V, -0.5V, -1.0V, -2.0V로 설정하고 있다.Fig. 9 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer and the voltage between the gate and the source when the voltage between the bulk and the source is changed in the two-dimensional device simulator (2 D-Device) model. Fig. 10 is a characteristic diagram showing the relationship between the surface potential of the SOI layer and the gate-source voltage when the bulk-source voltage is changed in the HiSIM-SOI model. 9 and 10, the bulk-source voltage V bs is set to 0.0V, -0.5V, -1.0V, -2.0V.

즉, 2D 모델에 대한 HiSIM-SOI의 우위성 또는 효과는 이하와 같다. 2D 디바이스 시뮬레이터에서는, 디바이스 구조를 메쉬로 구분하고, 각 노드에 대해 프와송 방정식이나 전류 연속식을 연립시켜, 그들을 수치적으로 풀고 있다. 그 결과, 필연적으로 계산량이 많아져, 계산기에 의한 처리 가능한 노드 수에도 한도가 있다. 그 때문에, 2D 디바이스 시뮬레이터는 대규모인 회로에 대해 시뮬레이션할 수 없어, 실질적으로 트랜지스터 수개 정도의 회로 시뮬레이션이 한계이다. 또한, 다수의 연립 방정식을 수치적으로 풀고 있기 때문에, 계산 시간이 길어진다고 하는 문제가 있다.That is, the superiority or effect of HiSIM-SOI on the 2D model is as follows. In the 2D device simulator, device structures are divided into meshes, and Poisson equations and current continuous equations are solved for each node and numerically solved. As a result, the calculation amount inevitably increases, and there is a limit on the number of nodes that can be processed by the calculator. As a result, the 2D device simulator cannot simulate large circuits, and the circuit simulation of practically several transistors is limited. Moreover, since many simultaneous equations are solved numerically, there exists a problem that calculation time becomes long.

한편, HiSIM-SOI는, 디바이스를 메쉬로 구분하지 않고, 해석식으로 디바이스 특성을 구하기 때문에, 계산량이 2D 디바이스 시뮬레이터와 비교하고 매우 적다. 그 때문에, 대규모인 회로에 대한 시뮬레이션을 실시상 바람직한 처리 시간 내에서 실행할 수 있다. 또한, HiSIM-SOI는 디바이스 하나당의 계산 시간이 2D 디바이스 시뮬레이터보다 압도적으로 빠른 특징을 갖고 있다.On the other hand, since HiSIM-SOI does not classify devices into meshes and obtains device characteristics by an analytical formula, the amount of calculation is very small compared to 2D device simulators. Therefore, simulation on a large scale circuit can be executed within a preferable processing time in practice. In addition, HiSIM-SOI has a feature that the calculation time per device is overwhelmingly faster than 2D device simulator.

따라서, 상기와 같은 구성의 시뮬레이션 장치 및 시뮬레이션 방법에 의하면, 안정하고 또한 고정밀도로 SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 시뮬레이션할 수 있다. 또한, MOSFET의 구조 파라미터를 이용하여 모델이 개발되고 있기 때문에, 구조의 차이에도 용이하게 대응할 수 있다.Therefore, according to the simulation apparatus and simulation method of the above structure, the device characteristic of SOI-MOSFET can be simulated stably and with high precision. In addition, since a model has been developed using the structure parameters of the MOSFET, it is possible to easily cope with the difference in structure.

따라서, 이 MOSFET 모델이나 시뮬레이 션결과를, 디바이스 설계에 반영시켜 MOSFET에서의 여러 가지의 디바이스 파라미터나 설정 전압을 조정하는 것에 의해, SOI-MOSFET를 설계 및 제조할 수 있다.
Therefore, the SOI-MOSFET can be designed and manufactured by reflecting the MOSFET model and simulation results in the device design and adjusting various device parameters and set voltages in the MOSFET.

[제 3 실시 형태][Third Embodiment]

본 발명은, 디바이스 파라미터에 부가하여, 회로도 및 회로의 구동 조건을 입력 장치(21)로부터 입력해서 기억 장치(23)에 기억시키고, 이 기억 장치(23)에 기억된 데이터를 이용하여 회로 특성을 구할 수 있다.The present invention, in addition to the device parameters, inputs the circuit diagram and the driving conditions of the circuit from the input device 21, stores it in the storage device 23, and uses the data stored in the storage device 23 to adjust the circuit characteristics. You can get it.

도 11은 제 3 실시 형태를 나타내는 것으로, 회로 특성을 구하는 방법을 나타내고 있다.11 shows a third embodiment and shows a method for obtaining circuit characteristics.

도 11에 나타낸 바와 같이, 우선, 입력 장치(21)로부터 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건이 입력되고, 기억 장치(23)에 기억된다(STEP21). 이것은 기억 장치(23)에 기억된 회로 시뮬레이션용 프로그램(회로 시뮬레이터)에 의해 행해진다.As shown in FIG. 11, first, a device parameter, a circuit diagram, and driving conditions of a circuit are input from the input device 21, and are stored in the memory | storage device 23 (STEP21). This is done by a circuit simulation program (circuit simulator) stored in the storage device 23.

이어서, 회로 시뮬레이션용 프로그램으로부터, SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 시뮬레이션하는 프로그램(HiSIM-SOI)에 디바이스 파라미터 및 인가 전압이 입력된다(STEP22).Subsequently, the device parameters and the applied voltage are input from the circuit simulation program to the program (HiSIM-SOI) for simulating the device characteristics of the SOI-MOSFET (STEP22).

이 후, 도 4 및 도 5에 나타내는 흐름도에 따라 연산이 실행되어, 디바이스 특성이 구해진다(STEP23).Thereafter, the calculation is performed in accordance with the flowcharts shown in FIGS. 4 and 5 to obtain device characteristics (STEP23).

STEP23에서 구해진 디바이스 특성이 회로 시뮬레이션용 프로그램에 공급된다(STEP24).The device characteristics obtained in STEP23 are supplied to the program for circuit simulation (STEP24).

회로 시뮬레이션용 프로그램은, 공급된 디바이스 특성에 근거하여, 회로 특성을 시뮬레이션한다(STEP25).The circuit simulation program simulates circuit characteristics based on the supplied device characteristics (STEP25).

도 3에 나타내는 장치에 있어서, 상기 회로 특성의 시뮬레이션에 관한 구체적인 동작은 다음과 같다. 입력 장치(21), 연산 장치(22-2), 출력 장치(24), 및 기억 장치(23)는 제어 장치(22-1)에 의해 제어된다. 기억 장치(23)는 제어 장치(22-1)를 제어하기 위한 명령을 기술한 프로그램, 입력 장치(21)로부터 입력된 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건을 기억한다. 연산 장치(22-2)는 기억 장치(23)에 기억된 프로그램에 따라 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건의 데이터에 근거하여, 회로 특성을 시뮬레이션한다. 출력 장치(24)는 연산 장치(22-2)에 의해 연산된 회로 특성을 출력한다.In the apparatus shown in FIG. 3, the specific operation | movement regarding the simulation of the said circuit characteristic is as follows. The input device 21, the calculation device 22-2, the output device 24, and the storage device 23 are controlled by the control device 22-1. The storage device 23 stores a program describing a command for controlling the control device 22-1, a device parameter input from the input device 21, a circuit diagram, and driving conditions of the circuit. The computing device 22-2 simulates the circuit characteristics based on the device parameters, the circuit diagram, and the data of the driving conditions of the circuit in accordance with the program stored in the storage device 23. The output device 24 outputs the circuit characteristics calculated by the calculation device 22-2.

상기 제 3 실시 형태에 의하면, 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건을 입력하여, SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 시뮬레이션하는 프로그램(HiSIM-SOI) 및 회로 시뮬레이션용 프로그램을 이용하는 것에 의해, 회로 특성을 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 따라서, 회로 특성을 고정밀도이고 또한 고속으로 시뮬레이션하는 것이 가능하다.
According to the third embodiment, circuit characteristics are simulated by using a program (HiSIM-SOI) and a circuit simulation program for inputting device parameters, circuit diagrams, and circuit driving conditions to simulate device characteristics of the SOI-MOSFET. It is possible to do Therefore, it is possible to simulate circuit characteristics with high precision and at high speed.

[제 4 실시 형태]Fourth Embodiment

본 발명은 입력하는 디바이스 파라미터를 소정의 알고리즘으로 변화시키고, 그 계산 결과인 디바이스 특성이 요구된 디바이스 특성에 일치했을 때, 계산을 종료시키는 것에 의해, 디바이스 파라미터를 특정하는 것도 가능하다.The present invention can also specify a device parameter by changing the input device parameter by a predetermined algorithm and ending the calculation when the device characteristic as the result of the calculation matches the requested device characteristic.

도 12는 제 4 실시 형태를 나타내는 것으로, 디바이스 파라미터를 특정하는 방법을 나타내고 있다.12 shows a fourth embodiment, which shows a method for specifying a device parameter.

도 12에 나타낸 바와 같이, 우선, 입력 장치(21)로부터 SOI-MOSFET용의 디바이스 파라미터, 예컨대 게이트 산화막 두께 tFOX, SOI층의 두께 tSOI, 벌크의 불순물 농도 Nsub . bulk, SOI층의 불순물 농도 Nsub . SOI 등이 입력되고, 기억 장치(23)에 기억된다(STEP31).As shown in Fig. 12, first, the device parameters for the SOI-MOSFET from the input device 21, for example, the gate oxide film thickness t FOX , the thickness t SOI of the SOI layer, and the impurity concentration N sub . bulk , SOI layer impurity concentration N sub . SOI and the like are input and stored in the memory device 23 (STEP31).

이 후, 도 5에 나타내는 흐름도에 따라 포텐셜 φ1, φ2, φ3이 산출되고(STEP32), SOI-MOSFET의 디바이스 특성, 예컨대 각 단자 사이의 전류, 용량 등이 산출된다(STEP33).Thereafter, potentials φ 1 , φ 2 , and φ 3 are calculated according to the flowchart shown in FIG. 5 (STEP32), and the device characteristics of the SOI-MOSFET, for example, current, capacitance, etc. between the terminals are calculated (STEP33).

다음으로, 상기 산출된 디바이스 특성이, 요구된 디바이스 특성에 일치하는지 아닌지 판단된다(STEP34). 이 결과, 일치하지 않은 경우, 디바이스 파라미터가 변경되어 재차 STEP31~33의 처리가 반복된다. 디바이스 파라미터의 변경은, 예컨대 게이트 산화막 두께, SOI층의 두께, 벌크의 불순물 농도, SOI층의 불순물 농도 등이 변경된다.Next, it is judged whether or not the calculated device characteristic matches the requested device characteristic (STEP 34). As a result, if they do not match, the device parameter is changed, and the processes of STEP 31 to 33 are repeated again. The change of the device parameter changes, for example, the gate oxide film thickness, the thickness of the SOI layer, the bulk impurity concentration, the impurity concentration of the SOI layer, and the like.

또한, 산출된 디바이스 특성과 요구된 디바이스 특성이 일치했을 때, 상기 계산 처리가 종료된다(STEP35). 이것에 의해 요구된 디바이스 특성에 대응하는 디바이스 파라미터를 얻을 수 있다.When the calculated device characteristic and the requested device characteristic coincide, the calculation process is terminated (STEP35). As a result, device parameters corresponding to the requested device characteristics can be obtained.

상기 제 4 실시 형태에 의하면, 디바이스 파라미터를 변경하여 고정밀도의 포텐셜 φ1, φ2, φ3의 값을 산출하고, 이 산출된 포텐셜 φ1, φ2, φ3에 근거하여 SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 산출하고, 이 산출된 디바이스 특성과 요구된 디바이스 특성을 비교하고 있다. 이 때문에, 요구된 디바이스 특성에 합치(合致)한 SOI-MOSFET의 디바이스 파라미터를 얻는 것이 가능하다.According to the fourth embodiment, by changing the device parameters, calculates the value of the potentials φ 1, φ 2, φ 3 with high accuracy, based on the calculated potentials φ 1, φ 2, φ 3 of the SOI-MOSFET The device characteristic is calculated and this calculated device characteristic is compared with the requested device characteristic. For this reason, it is possible to obtain the device parameters of the SOI-MOSFET matching the required device characteristics.

상술한 바와 같이, 본 발명의 하나의 형태에 의하면, 안정하고 또한 고정밀도로 SOI-MOSFET의 디바이스 특성을 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 방법 및 시뮬레이션 장치가 얻어진다.As described above, according to one aspect of the present invention, a simulation method and a simulation apparatus capable of simulating the device characteristics of an SOI-MOSFET stably and with high accuracy are obtained.

SOI-MOSFET의 디바이스 구조는 자유도가 크기 때문에, 본 발명의 시뮬레이션에 의해 구조를 결정할 수 있고, 동시에 회로 특성의 평가도 가능해진다. 이 때문에, 개발 비용을 저감할 수 있다. 또한, SOI-MOSFET의 수요는 크고, 본 발명은 여러 가지의 용도에 대해 대처할 수 있다.Since the device structure of the SOI-MOSFET has a large degree of freedom, the structure of the SOI-MOSFET can be determined by the simulation of the present invention, and at the same time, the evaluation of circuit characteristics can be performed. For this reason, development cost can be reduced. In addition, the demand for SOI-MOSFET is large, and the present invention can cope with various uses.

또, 본 발명은 상기 제 1 내지 제 4 실시 형태에 한정되는 것이 아니라, 발명의 요지를 일탈하지 않은 범위에서 여러 가지 변형하는 것이 가능하다. 예컨대 상기 각 실시 형태는, SOI-MOSFET 모델만의 시뮬레이션 방법 및 시뮬레이션 장치를 예로 설명하였다. 그러나, bulk-MOSFET 모델과 SOI-MOSFET 모델의 기본 부분은 공통이기 때문에, 예컨대 SOI-MOSFET에만 필요한 포텐셜의 계산에 플래그를 설정하고, 이 플래그를 전환하는 것에 의해, bulk-MOSFET와 SOI-MOSFET의 양쪽에 대응할 수 있다. 따라서, bulk-MOSFET와 SOI-MOSFET가 혼재하는 회로의 시뮬레이션도 가능하다.In addition, this invention is not limited to the said, 1st-4th embodiment, It is possible to variously deform in the range which does not deviate from the summary of invention. For example, each of the above embodiments has described a simulation method and a simulation apparatus only for the SOI-MOSFET model as an example. However, since the basic parts of the bulk-MOSFET model and the SOI-MOSFET model are common, for example, by setting a flag to calculate the potential required only for the SOI-MOSFET and switching this flag, the bulk-MOSFET and SOI-MOSFET It can correspond to both. Therefore, it is also possible to simulate a circuit in which a bulk-MOSFET and a SOI-MOSFET are mixed.

또한, 상기 제 1 내지 제 4 실시 형태에는 여러 가지의 단계의 발명이 포함되어 있고, 개시되는 복수의 구성 요건의 적당한 조합에 의해 여러 가지의 발명이 추출될 수 있다. 예컨대 제 1 내지 제 4 실시 형태에 나타내어지는 전체 구성 요건으로부터 몇 개의 구성 요건이 삭제되더라도, 발명이 해결하고자 하는 과제란에서 설명한 과제 중 적어도 하나를 해결할 수 있고, 발명의 효과란에서 설명되고 있는 효과 중 적어도 하나가 얻어지는 경우에는, 이 구성 요건이 삭제된 구성이 발명으로서 추출될 수 있다.
Further, the first to fourth embodiments include inventions of various steps, and various inventions can be extracted by appropriate combination of a plurality of constituent requirements disclosed. For example, even if some of the configuration requirements are deleted from the overall configuration requirements shown in the first to fourth embodiments, at least one of the problems described in the problem field to be solved by the invention can be solved, and the effects described in the effect column of the invention. If at least one of is obtained, a configuration in which this configuration requirement is omitted can be extracted as an invention.

(산업상의 이용가능성)(Industrial availability)

본 발명은 SOI-MOSFET의 디바이스 설계나, SOI-MOSFET를 이용한 회로의 시뮬레이션 등에 적용이 가능하다.The present invention can be applied to device design of an SOI-MOSFET, simulation of a circuit using the SOI-MOSFET, and the like.

Claims (10)

매립 산화막(buried oxide film) 상의 실리콘층 내에 소스 영역 및 드레인 영역을 이격하여 형성하고, 이들 소스, 드레인 영역 사이의 채널 영역 상에 게이트 절연막을 개재하여 게이트 전극을 형성한 트랜지스터의 디바이스 특성을 시뮬레이션하는 시뮬레이션 방법에 있어서,
상기 트랜지스터의 특성을 나타내는 데이터의 1 표현 형식인 수식을 입력 장치로부터 입력하여 기억 장치에 기억시키는 단계와,
상기 트랜지스터의 디바이스 파라미터를 상기 입력 장치로부터 입력하여 상기 기억 장치에 기억시키는 단계와,
상기 기억 장치에 기억한 수식과 디바이스 파라미터에 근거하여 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜(surface potential)의 제 1 값을 산출하는 단계와,
상기 기억 장치에 기억한 수식과 디바이스 파라미터에 근거하여 상기 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 실리콘층이 부분 공핍 상태(partially depleted state)에 있을 때 및 상기 실리콘층이 완전 공핍 상태에 있을 때의 상기 매립 산화막 하에서의 벌크층(bulk layer)의 표면 포텐셜의 제 1 값을 각각 산출하는 단계와,
산출한 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값과, 산출한 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값과, 상기 기억 장치에 기억한 수식에 근거하여, 상기 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값을 반복 계산에 의해서 구하는 단계와,
상기 반복 계산에 의해서 구한 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값과, 상기 기억 장치에 기억한 수식에 근거하여, 상기 연산 장치에서 연산을 행해서, 상기 실리콘층에서의 이면(裏面)의 포텐셜의 제 1 값을 산출하는 단계
를 구비하는 것을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
Forming a source electrode and a drain region in a silicon layer on a buried oxide film, and simulating device characteristics of a transistor in which a gate electrode is formed through a gate insulating film on a channel region between the source and drain regions. In the simulation method,
Inputting an expression, which is one representation of data representing the characteristics of the transistor, from an input device and storing it in a storage device;
Inputting device parameters of the transistor from the input device and storing them in the storage device;
Calculating the first value of the surface potential in the silicon layer by performing calculation in the computing device based on the equation stored in the storage device and the device parameter;
The embedding is performed in the computing device based on a formula stored in the storage device and a device parameter so that the embedding when the silicon layer is in a partially depleted state and when the silicon layer is in a completely depleted state Calculating a first value of the surface potential of the bulk layer under the oxide film, respectively,
On the basis of the calculated first value of the surface potential in the silicon layer, the calculated first value of the surface potential in the bulk layer, and the formula stored in the storage device, the arithmetic operation is performed in the computing device. Obtaining a second value of the surface potential in the bulk layer by iterative calculation,
On the basis of the second value of the surface potential in the bulk layer determined by the iterative calculation and the formula stored in the storage device, the calculation is performed in the computing device, and the potential of the back surface potential in the silicon layer is calculated. Calculating the value of 1
Simulation method comprising the.
제 1 항에 있어서,
상기 트랜지스터의 특성을 나타내는 데이터의 1 표현 형식으로서, 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜과, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜과, 상기 실리콘층에서의 이면의 포텐셜의 관계를 기술(記述)한 서로 다른 제 1 내지 제 3 수식을 상기 입력 장치로부터 입력하여 상기 기억 장치에 기억시키는 단계와,
상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값과, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값과, 상기 실리콘층에서의 이면의 포텐셜의 제 1 값을 상기 기억 장치에 기억시키는 단계와,
상기 기억 장치에 기억시킨, 상기 서로 다른 제 1 내지 제 3 수식과, 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값과, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값과, 상기 실리콘층에서의 이면의 포텐셜의 제 1 값에 근거하여, 상기 연산 장치에서 반복 연산을 행해서, 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값과, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 3 값과, 상기 실리콘층에서의 이면의 포텐셜의 제 2 값을 산출하는 단계를 더 구비하는 것
을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
The method of claim 1,
As a representational form of data representing the characteristics of the transistor, different formulations describing the relationship between the surface potential in the silicon layer, the surface potential in the bulk layer, and the potential of the back surface in the silicon layer. Inputting first to third formulas from the input device and storing them in the storage device;
Storing the first value of the surface potential in the silicon layer, the second value of the surface potential in the bulk layer, and the first value of the potential of the back surface in the silicon layer;
The different first to third formulas stored in the storage device, the first value of the surface potential in the silicon layer, the second value of the surface potential in the bulk layer, and the back surface in the silicon layer. On the basis of the first value of the potential of, the iterative calculation is performed in the computing device, the second value of the surface potential in the silicon layer, the third value of the surface potential in the bulk layer, and the Further comprising calculating a second value of the rear potential
Simulation method characterized in that.
제 2 항에 있어서,
상기 반복 계산에서, 상기 서로 다른 제 1 내지 제 3 수식을 야코비안 행렬(Jacobian matrix)의 수식으로서 상기 연산 장치에서 반복 연산 단계에 의해 행하는 것을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
The method of claim 2,
Wherein, in the iterative calculation, the first to third equations different from each other are performed by an iterative calculation step in the computing device as an equation of a Jacobian matrix.
제 1 항에 있어서,
상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 1 값의 산출은 표면 포텐셜에 근거하는 bulk-MOSFET 모델을 이용해서 행하는 것을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
The method of claim 1,
The calculation method of a 1st value of the surface potential in the said silicon layer is performed using the bulk-MOSFET model based on surface potential.
제 1 항에 있어서,
상기 반복 계산은 1 변수의 뉴톤법(Newton method)인 것을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
The method of claim 1,
The iterative calculation is a simulation method, characterized in that the Newton method of one variable (Newton method).
제 1 항에 있어서,
상기 입력 장치, 상기 기억 장치 및 상기 연산 장치를 제어하는 제어 장치를 제어하기 위한 명령을 기술한 프로그램을 상기 기억 장치에 기억시키는 단계와,
상기 입력 장치로부터 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건을 입력하여 상기 기억 장치에 기억시키는 단계를 더 구비하며,
상기 제어 장치의 제어에 의해, 상기 기억 장치에 기억한 프로그램에 따라, 상기 연산 장치에서 산출한 모델 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건에 근거하여, 상기 연산 장치에서 연산해서, 회로 특성을 시뮬레이션하는 것
을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
The method of claim 1,
Storing in the storage device a program describing a command for controlling the input device, the storage device, and a control device controlling the arithmetic device;
And inputting a device parameter, a circuit diagram, and a driving condition of the circuit from the input device, and storing them in the storage device,
Under the control of the control device, according to the program stored in the storage device, the calculation is performed in the calculation device based on the model parameters, the circuit diagram, and the driving conditions of the circuit calculated in the calculation device to simulate the circuit characteristics.
Simulation method characterized in that.
청구항 1 또는 청구항 2에 기재된 시뮬레이션 방법에서의 각 단계를 실행하여 트랜지스터의 디바이스 특성을 시뮬레이션하는 것을 특징으로 하는 시뮬레이션 장치.
The simulation apparatus characterized by simulating the device characteristic of a transistor by performing each step in the simulation method of Claim 1 or 2.
제 7 항에 있어서,
상기 입력 장치, 상기 기억 장치 및 상기 연산 장치를 제어하는 제어 장치와,
상기 제어 장치에 의해 제어되고, 상기 연산 장치에 의한 연산에서 얻어지는 모델 파라미터를 출력하는 출력 장치를 더 구비하는 것
을 특징으로 하는 시뮬레이션 장치.
The method of claim 7, wherein
A control device for controlling the input device, the storage device, and the arithmetic device;
And an output device controlled by the control device and outputting a model parameter obtained by the calculation by the calculation device.
Simulation device characterized in that.
제 8 항에 있어서,
상기 기억 장치는, 상기 제어 장치를 제어하기 위한 명령을 기술한 프로그램과, 상기 입력 장치로부터 입력한 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로 구동 조건을 더 기억하고, 상기 제어 장치의 제어에 의해, 상기 프로그램에 따라, 상기 디바이스 파라미터, 회로도 및 회로의 구동 조건에 근거하여 상기 연산 장치에서 연산해서, 회로 특성을 시뮬레이션하는 것을 특징으로 하는 시뮬레이션 장치.
The method of claim 8,
The storage device further stores a program describing a command for controlling the control device, a device parameter, a circuit diagram, and a circuit driving condition input from the input device, and according to the program under the control of the control device. And calculating in the computing device on the basis of the device parameters, the circuit diagram, and the driving conditions of the circuit to simulate circuit characteristics.
제 2 항에 있어서,
SOI-MOSFET용의 디바이스 파라미터를 상기 입력 장치로부터 입력하여 상기 기억 장치에 기억시키는 단계와,
청구항 2에 의해 구해진, 상기 실리콘층에서의 표면 포텐셜의 제 2 값과, 상기 벌크층에서의 표면 포텐셜의 제 3 값과, 상기 실리콘층에서의 이면의 포텐셜의 제 2 값에 근거하여, 상기 제어 장치에 의해 디바이스 특성을 산출하는 단계와,
상기 제어 장치에 의해, 상기 산출된 디바이스 특성이, 요구된 디바이스 특성에 일치하는지 여부를 판단하는 단계와,
상기 제어 장치에 의해, 상기 산출된 디바이스 특성과 요구된 디바이스 특성이 일치하지 않는다고 판단되었을 때, 상기 디바이스 파라미터를 변경하여 재차 상기 산출하는 단계를 반복하고, 상기 산출된 디바이스 특성과 요구된 디바이스 특성이 일치했을 때, 상기 산출하는 단계를 종료하는 것
을 특징으로 하는 시뮬레이션 방법.
The method of claim 2,
Inputting device parameters for an SOI-MOSFET from the input device and storing them in the storage device;
Said control based on the 2nd value of the surface potential in the said silicon layer, the 3rd value of the surface potential in the said bulk layer, and the 2nd value of the potential of the back surface in the said silicon layer obtained by Claim 2 Calculating device characteristics by the apparatus,
Determining, by the control apparatus, whether the calculated device characteristic matches the requested device characteristic;
When it is determined by the control apparatus that the calculated device characteristic and the requested device characteristic do not coincide, the step of changing the device parameter and repeating the calculation again is repeated, and the calculated device characteristic and the requested device characteristic are When matching, ending the calculating step
Simulation method characterized in that.
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